Реакція експертів та IT-інсайдерів з’явилася негайно. Багато хто запідозрив у цьому мемі злий намір. Алісса Фут, автор The Wired, вивчила питання і детально пояснила, чому вважає такі меми в соцмережах не надто хорошим явищем. Якщо ви користуєтеся соціальними мережами, ймовірно, помітили в Facebook, Instagram і Twitter тенденцію до того, що люди публікують свої профільні знімки, зроблені в основному 10 років тому і цього року.
Чому #10yearchallenge, що знову відродився, може бути небезпечним для вас?
Багато тих, хто критикували припущення про небезпеку, заявляли, що фотографії однаково були доступні. Найпоширенішим спростуванням було: «Ці дані вже доступні. Facebook вже отримав всі фотографії профілю». Звичайно, це так. У різних версіях мема люди були попереджені про розміщення свого першого зображення профілю поряд з поточним або зображення 10-річної давності поруч з нинішнім зображенням профілю. Так, ці зображення профілю існують, у них є позначки часу завантаження і здебільшого вони загальнодоступні.
Уявіть, що ви хочете зв’язати алгоритм розпізнавання облич із віковими характеристиками і, зокрема, віковою прогресією (наприклад, як люди виглядатимуть в міру дорослішання). В ідеалі вам потрібен широкий набір даних з безліччю зображень людей. Було б непогано знати, що вони взяті за певну кількість років, скажімо, десять.
Звичайно, ви могли б переглянути Facebook із фотографіями профілю, звертаючи увагу на дати публікації або дані EXIF. Але весь цей набір профільних зображень може призвести до появи великої кількості непотрібного шуму. Люди ненадійно завантажують зображення в хронологічному порядку, і користувачі нерідко розміщують зображення когось (чогось) іншого, замість себе, як зображення профілю. Швидкий перегляд фотографій профілю моїх друзів на Facebook показує собаку, яка нещодавно померла, кілька мультфільмів, зображення слів, абстрактні візерунки і багато іншого.
Більш того, для фотографій профілю в Facebook дата публікації фото не обов’язково збігається з датою, коли була зроблена фотографія. Навіть метадані EXIF не завжди надійні для оцінки цієї дати.
Чому? Люди могли відсканувати нецифрові фотографії, вони могли завантажувати ті ж фотографії кілька разів протягом багатьох років. Деякі люди вдаються до завантаження скріншотів картинок, знайдених десь в інтернеті. Деякі платформи прибирають EXIF-дані для конфіденційності.
За допомогою Facebook-мема більшість людей старанно додають потрібну інформацію («я в 2008 році та я в 2018 році»), а також додаткову – де і як було зняте фото. Інакше кажучи, завдяки цьому мему, тепер є дуже великий набір даних, ретельно відібраних фотографій людей приблизно за період від 10 років і до сьогодні.
Деякі критично налаштовані користувачі відзначають, що занадто багато сміттєвих даних, щоб їх можна було використовувати. Але аналітики даних і вчені знають, що з цим робити. Як і у випадку з хештегами, які стають вірусними, ви зазвичай можете довіряти достовірності даних, отриманих під час кампанії, перш ніж люди почнуть ставитися до них з іронією або намагатися використовувати хештег в корисливих цілях.
Щодо фальшивих фото, алгоритми розпізнавання зображень достатньо розумні, щоб виділити людське обличчя. Якби ви завантажили зображення кішки 10 років тому і зараз, як це любив робити один із моїх друзів, цей конкретний приклад було б легко викинути з системи розпізнавання.
Зі свого боку Facebook заперечує причетність до хештегу #10YearChallenge. «Це створений користувачами мем, який сам по собі став вірусним, – стверджує представник Facebook. – Facebook не запускав цю систему, і мем використовує фотографії, які вже існують на Facebook. Facebook нічого не отримує від цього мема (крім нагадування нам про сумнівні тенденції моди 2009 року). Нагадуємо, що користувачі Facebook можуть увімкнути функцію розпізнавання облич у будь-який час».
Але навіть якщо цей конкретний мем не стосується соціальної інженерії, останні кілька років рясніють прикладами соціальних ігор і мемів, призначених для вилучення та збору даних. Згадайте лише про масове вилучення даних понад 70 мільйонів користувачів Facebook у США, яке здійснила Cambridge Analytica.
Фото: Giphy
Хіба це погано, що хтось може використати ваші фотографії в Facebook для тренування алгоритму розпізнавання облич? Необов’язково, в певному сенсі це навіть неминуче. Проте, нам потрібно підходити до взаємодії з технологіями, пам’ятаючи про дані, які ми генеруємо, і про те, як їх можна використовувати. Я наведу три ймовірні варіанти використання фото для розпізнавання облич: один хороший, один звичайний і один ризикований.
Хороший сценарій: технологія розпізнавання облич, особливо вікових змін, може допомогти в пошуку зниклих дітей. Минулого року поліція в Нью-Делі повідомила, що лише за чотири дні за допомогою технології розпізнавання облич розшукали майже 3000 зниклих дітей. Якщо діти перебувають у розшуку довгий час, вони швидше за все виглядають інакше, ніж їхня остання відома фотографія, тому надійний алгоритм вікової прогресії міг би дійсно бути корисним.
Потенціал розпізнавання обличчя в основному реалізований: розпізнавання віку, мабуть, найкорисніше для цільової реклами. Рекламні дисплеї, які містять камери або датчики і можуть адаптувати свої повідомлення до демографічних характеристик вікових груп (а також інших візуально розпізнаваних характеристик), вірогідно, стануть звичайною справою. Ця програма не надто захоплива, але робить рекламу більш актуальною. Причім, оскільки ці дані передаються і допомагають визначити наше місце розташування, поведінку як покупців і реакції, а також іншу зчитувану інформацію, це може призвести до насправді жахливих наслідків.
Наприклад, віковий прогрес може вплинути на оцінку перспектив страхування і послуг охорони здоров’я. Наприклад, якщо ви візуально старієте швидше, ніж ваші сучасники, можливо, ви не дуже зручний страховий клієнт. Вам можуть запропонувати заплатити більше або взагалі відмовити в страховці.
Після того як наприкінці 2016 року Amazon представила послугу розпізнавання облич у режимі реального часу, вони почали продавати цю послугу правоохоронним і державним органам, таким як поліцейські управління в Орландо й окрузі Вашингтон. Але технологія має серйозні проблеми з конфіденційністю: поліція може використовувати цю технологію не тільки для відстеження людей, підозрюваних у скоєнні злочинів, а також і тих, хто не чинив злочинів, таких як протестувальники й інші люди, яких вважають проблемними.
Американська спілка громадянських свобод попросила Amazon припинити продаж цієї послуги. Так само вчинила частина акціонерів і працівників Amazon, які попросили компанію припинити таке обслуговування, висловивши занепокоєння репутацією компанії.
Фото: Getty Images
Важко перебільшити вплив технологій на людство. Їхні переваги очевидні, однак у нас є можливість зробити їх кращими, оцінивши можливі ризики.
Тож, це дійсно небезпечно? Чи може статися щось погане, якщо ви розмістите на своїй стіні кілька вже опублікованих фотографій профілю? Чи небезпечно тренувати алгоритми розпізнавання облич для вікової прогресії і розпізнавання віку? Не зовсім. Тільки-но ми зрозуміємо проблему, ми повинні зважити всі за і проти.
Незалежно від походження або намірів, що стоять за мемом #10yearchallenge, ми всі повинні навчитися краще розбиратися в даних, які генеруємо і поширюємо, в доступі, який надаємо, і наслідках їх використання. Якщо вам прямо повідомляють, що метою гри є збір фотографій «тоді та зараз» для дослідження вікової прогресії, ви можете взяти участь із усвідомленням того, хто матиме доступ до фотографій і з якою метою.
Більш широкий меседж, далекий від специфіки конкретного мема або навіть від будь-якої конкретної соціальної платформи, полягає в тому, що люди є найбагатшим джерелом даних для більшості технологій у світі. Ми повинні це знати і бути достатньо обачними.
Люди – сполучна ланка між фізичним і цифровим світами. Людська взаємодія – те, що робить інтернет цікавим. Наші дані – це паливо, яке робить бізнес розумнішим і прибутковішим.
Ми маємо право вимагати, щоб бізнес ставився до наших даних із належною повагою. Однак ми й самі повинні поважати власні дані.
Фото: Getty Images
